基于小波分解的凡纳滨对虾养殖水体水质的仿真研究

依据凡纳滨对虾养殖水体中测定的水质数据,利用ARMA 模型和神经网络模型两种方法对水质动态进行预测和分 析,提出了一种基于小波分解且针对凡纳滨对虾养殖水体水质预测的ARMA 模型,且ARMA（p,q）模型中的p 值和q 值分别为4和2。预测结果表明,所建立的预测模型精度较高。将ARMA 模型预测的结果与神经网络预测的结果进行了对比后发现,基于小波分解的ARMA 模型对对虾养殖水体水质预测的有效性和准确性优于神经网络预测模型。     

基于ARMA模型的中国农产品价格的分析与预警

采用ARMA 模型,对中国农产品生产价格指数(1979-2010)时间序列进行了建模分析.结果表明,ARMA（5,1）模型是平稳的且是可逆的.对2011-2013的中国农产品生产价格指数GPIFP进行了短期预测.预测结果分别是112,102和108.采用ARMA模型进行农产品生产价格指数的分析与预测,能较好地反映其动态变化,对促进我国农产品价格市场和谐发展具有重要的参考价值.     

基于ARMA模型的兰州市经济增长的实证研究

根据兰州市1990~2013年地区生产总值GDP的时序数据,建立兰州市实际GDP的ARMA模型,研究兰州市经济增长动态路径。研究表明,兰州市实际地区生产总值动态增长路径表现为ARMA(2,7)过程,ARMA(2,7)模型估计的兰州市GDP增长率与现实GDP增长率之间的误差要小于"十五"、"十一五"规划的GDP增长率与现实GDP增长率之间的误差,2013年模型预测值与当期值之间仅差19.2亿元,ARMA(2,7)模型预测的准确度较高,兰州市未来经济将继续保持增长趋势。因此,此模型可以为兰州市规划未来经济增长目标提供实证模型参考。     

蒸散量变化的随机模型

根据参考作物蒸散量时间序列的随机变化特征，本文探讨了建立蒸散量变化的自回归滑动平均（ARMA（p，q）模型的方法。应用矩估计法对模型作初步估计，用最小二乘法对ARMA（p，q）模型参数作精估计，模型最佳阶数判别采用AIC准则。结果表明，蒸散量的随机变化特征可用ARMA（1，1）模型描述。最后，根据建立的模型对蒸散量进行了预测。     

基于ARMA模型的运城市果蔬肉类价格预测研究

[目的]预测果蔬肉类价格。[方法]采用自回归滑动平均模型(ARMA模型)对价格进行预测。[结果]近6周的预测结果可信度高,具有较低的相对误差率。[结论]运用ARMA模型可对果蔬肉类价格进行预测且预测效果良好。     

卷烟烟气焦油量的ARMA预测模型研究

[目的]为计算机辅助配方研究提供理论依据。[方法]以同一品牌不同批次卷烟的烟气焦油量为研究对象,采用时间序列分析法,建立了卷烟烟气焦油量的预测模型,并进行了模型预测验证。[结果]ARMA(22,)模型的AIC、LF和FPE值在各模型中均最小,所以选择ARMA(2,2)为卷烟烟气焦油量的预测模型,即:(1-1.622 q-1+0.844 q-2)y(t)=(1-1.836 q-1+1.02 q-2)e(t)。根据对模型残差序列进行的白噪声检验判定,建立的ARMA(2,2)模型是显著有效模型,模型预测验证表明模型预测精度达99.51%,平均相对误差为0.49%,属于一级(优等)模型。时间序列一般用于短期预测,不能用于长期预测。[结论]该研究建立的卷烟烟气焦油量的ARMA(2,2)预测模型的预测精度高、误差小,可以用于卷烟烟气焦油量的短期预测。     

基于ARMA模型的昆明市禽蛋零售价格的分析与预警

为对云南省昆明市禽蛋价格进行分析与预警,选择自回归移动平均模型ARMA模型,对昆明市禽蛋零售物价指数RPI以及禽蛋产业生产总量的(2000~2015年)时间序列进行了建模分析。结果表明,禽蛋零售价格指数的ARMA(3,4)模型是平稳的且是可逆的,对2018~2020年的禽蛋RPI进行了短期预测,预测结果分别是104.21,105.29,104.76,价格指数相对稳定。采用ARMA模型进行禽蛋RPI的分析与预测,能较好地反映其动态变化,为政府采取物价稳定规划与企业发展战略提供建议,使禽蛋产业以达到适度规模满足适度需求增长的要求,实现昆明市禽蛋价格稳定,促进市场的健康发展。     

基于ARMA模型预测股票价格的实证分析

目的基于ARMA模型的基本理论,建立合理的ARMA模型,以上证综合指数为例对股票价格进行拟合预测和实证分析。方法首先,利用Eviews软件对原始数据序列进行单位根检验,判断原始数据序列是否具有平稳性;若非平稳,则需对原始序列作一阶差分处理,再次检验差分后序列的平稳性;其次,用自相关图与偏自相关图识别序列的模型形式对已识别的ARIMA(2,1,2)模型进行参数估计,包括估计模型的系数及判别模型的阶数;最后,运用所建立的模型对上证综合指数日收盘价进行高精度拟合预测。结果结果表明原始数据序列是非平稳性序列,但一阶差分后的序列是平稳的;模型的残差检验显示ARIMA(2,1,2)模型是有效的,预测下一个工作日上证综合指数每日收盘价的价格是3 642.47,与实际值相差较小,说明所建立的ARMA模型具有一定的准确性。结论 ARMA模型比较适合于进行短期预测,同时结合Eviews软件可以使得计算过程变得简便、准确。研究上证综合指数日收盘价的短期变动情况对预测股价未来趋势和制定投资策略具有现实意义,能够为投资者和决策者提供可靠的信息服务及决策指导。     

基于ADL-GARCH的电价预测模型及其应用

根据电价序列的特点,首先利用动态计量经济理论构建出一般的自回归分布滞后ADL模型,通过检验统计量修正得到ARMA短期电价预测模型,然后对ARMA模型进行GARCH效应检验,最后根据检验结果构建出ARMA-GARCH的短期电价预测模型.利用新模型对美国加州电力市场的电价进行短期预测,结果表明,新模型能够有效地跟踪实际电价变化的趋势,具有较高的预测精度和良好的适应性.     

湖北省农村居民人均纯收入的时间序列模型

本文利用湖北省1980—2008年农村居民人均纯收入时间序列数据，建立了ARMA（自回归移动平均）模型进行时间序列分析。分析结果表明，ARMA（1，1）模型能够提供较好的预测结果，因而可以用其进行预测，为相关部门提供参考数据。     

ARMA模型参数的分步估计方法

提出了一种ARMA模型的线性估计方法，这种方法通过两次AR模型的估计来实现ARMA的估计。讨论了一维时间序列开环系统、闭环系统的辨识方法及定阶问题。仿真结果表明该方法具有良好的准确度和可靠性，可直接用于结构状态监测。     

基于语义Web的股票信息表示模型

在分析查找互联网股票信息存在问题的基础上,给出了一个基于语义Web的股票信息表示模型.首先利用语义Web定义股票本体,给出了相应的RDF模式描述,对本体进行评估.其次,通过分析用户股票信息需求,利用构建的股票本体,给出基于语义Web的模型的体系结构,建立了一个能根据用户请求提供所需要的股票信息的股票信息表示模型;最后通过实例验证了该模型的有效性.     

基于时间序列模型的上海证券融券余额分析与预测

针对上海证券融资融券当日融资余额的分析与预测问题,建立ARMA自回归移动模型,搜集从2014-08-21到2015-06-16的数据,对其进行编号处理,运用Eviews软件,得到平稳序列,观察自相关、偏自相关系数及其图形,利用最小二乘法及信息准则,建立合适的ARMA模型,并充分提取序列的相关信息,确定模型阶数,求出模型的表达式,并利用ADF等多种检验方法检验模型是否正确,最终利用此模型求出未来5d的预测值。并与真实值进行比较,检验预测的准确性。     

经济预警模型述评

在经济预警中几乎每个阶段都可能要运用一些模型.本文介绍了使用得比较多的ARMA模型、ARCH模型、VAR模型、概率模式识别模型、贡献分析法、NN模型、KLR信号分析法、STV横截面回归模型、MCS模型等,并结合我国实际情况进行了简评.     

阻抗匹配三相变四相变压器数学模型及应用研究

基于机构投资者情绪的实际情况修正DSSW模型,分析机构投资者情绪对股票收益的影响机制。以“中国证券分析师指数”作为中国机构投资者的情绪指数,应用GARCH模型对中国沪、深两市机构投资者情绪及其波动与股票收益间关系进行实证分析,结果表明中国机构投资者情绪存在一阶自回归,方差为异方差;机构投资者情绪是影响股票收益的重要因素,其情绪波动（方差）也对股票收益产生一定影响,但未形成系统风险。     

内蒙古第三产业增加值的研究——基于ARIMA疏系数模型

本文运用时间序列建模方法对内蒙古第三产业增加值进行了分析和研究,首先通过对第三产业增加值序列的平稳化处理,然后运用ARMA方法进行建模,最终确立了ARIMA疏系数模型。经过检验,模型预测效果良好,可用于对未来的预测。     

油松毛虫种群动态的ARMA(p,q)模型

应用随机过程理论建立了油松毛虫上树后至化蛹阶段的ARMA(p,q)模型,并对该阶段的种群动态进行了模拟,其模拟值与实测值十分接近。     

股票收益独立性对可转换债券定价的影响

在我国利用布莱克-休斯期权模型对可转换债券中的期权价值进行定价得到了广泛应用,但股票收益率独立性是模型成立的必要条件。笔者给出了收益率与股价存在相关的情形下布莱克-休斯期权模型的修正形式,通过对样本股票的进一步实证研究表明,直接应用布莱克-休斯期权模型会高估中国可转换债券的价格。     

基于非线性退势法的农民收入预测

改革开放以来,农村居民收入存在确定性增长趋势,适合建立非线性退势模型。在综合比较1组备选模型统计性能的基础上,建立了二次多项式曲线趋势模型,并应用ARMA(2,1)模型修正了残差时序存在的自相关现象。利用修正的非线性退势模型预测了农村居民收入的未来变动趋势。预测结果显示,农村居民未来收入增速逐渐放缓。     

带有色观测噪声解耦Wiener跟踪滤波器

对带有色观测噪声的离散线性系统，本文应用现代时间序列分析方法，基于ARMA新息模型，提出了一种解耦Wiener跟踪滤波新方法，仿真例子说明子本方法的有效性。